Agent 2.0時代來了，首批「工業級智能體」正在核心位置上崗

編輯｜澤南、Panda

如果 AI 工具早一點出現，我們的很多工作會不會提前幾年完成？

近日，整個科技圈都在感嘆 AI 工具帶來的效率提升。一些硅谷 AI 大廠工程師現身說法，表示在用了 AI 工具后，項目完成時長被大幅壓縮。

谷歌首席工程師、Gemini API 負責人 Jaana Dogan 分享了她使用智能體的經歷。

有的人甚至認為，如果在讀博的時候就有 Claude Code、Gemini 和 ChatGPT 等各類 AI 工具出現，那么也許只要一年就能畢業。

圍繞 AI 智能體技術，一套全新的工作范式正在形成。在開發、數據分析等領域，人們的工作流程已經被 AI 徹底改變：把工作直接安排給大模型，只需要提供背景信息、元提示詞，AI 就可以進行需求整理，將任務交給智能體去執行。

最近的一場發布，打開了智能體通向更多行業的突破口。

1 月 7 日，在阿里云飛天發布時刻上，阿里云百煉完成了面向智能體開發范式的一次全面升級。阿里云向行業證明：智能體「手工作坊」的時代結束了，「工業化流水線」時代正在開啟。

百煉升級了其提出的「1+2+N」的藍圖：其中最底層的 1 是模型與云服務，中間層的 2 是高代碼、低代碼的開發范式，在最上層的 N 則是面向不同任務的開發組件。這套能力覆蓋了生產級智能體構建的全生命周期。

圍繞這一框架，阿里云提供的能力，針對解決了智能體技術落地面臨的一系列核心問題。

開發組件

解決智能化核心挑戰

目前行業對于 AI 應用的焦點正在從驗證可用性轉向實際價值，為了讓人們能夠低門檻地快速用上智能體，百煉進行了大量應用組件的升級。

在百煉的應用廣場上，目前已出現超過 10 類聚合主題，其中包含 146 個開箱即用模板（如子彈時間特效、會議圖文紀要、AI 換裝等），它們在原先支持開發者即開即用、二次開發的基礎上繼續升級，現在支持免登錄體驗、一鍵 API 調用，進一步降低了上手門檻。

大規模部署的智能體應用，必須能夠整合利用多模態數據。如何將企業內部大量的多模態數據進行清洗、加工，轉換為可復用、可查詢的知識，是業務與 AI 結合的關鍵問題。

為了讓智能體能夠真正理解企業業務，把數據轉化為可利用的知識，百煉升級了多模態知識庫 RAG 能力，支持文檔、圖片、音頻、視頻等數十種文件類型的高精度解析與語義檢索

依托通義向量模型和多模態向量模型，企業現在可以快速構建起專屬 RAG 工具和高性能知識檢索生成，讓智能體實現多模態問答、商品圖搜、視頻監控檢索等場景化應用。

在阿里云百煉上構建多模態 RAG-音視頻庫。

為了滿足更加靈活的多模態數據處理場景，除了端到端形式的多模態知識庫外，多模態處理能力也以節點的形式在工作流中提供了支持。文檔、圖片、音頻、視頻在內的全模態智能理解，都可以由用戶通過畫布來進行更加靈活的編排處理。

通過集成通義的多模態生成模型，人們可以內置包括圖像生成、視頻生成、音頻生成能力，用于商品圖制作、營銷短視屏生成、智能客服、語音合成等業務場景。

阿里云也在打通不同平臺的數據：百煉提供的 Connector 企業級數據連接器，現在能夠一鍵對接釘釘、飛書、語雀等文檔系統，以及 MySQL、OSS 等數據庫。通過數十種內置工具，智能體可直接、安全地檢索并調用企業內部實時數據。

隨著時間的推移，來自真實業務數據的不斷反饋，基于百煉平臺的智能體會逐漸變得懂業務流程、有專業知識、甚至懂話術，成為「企業專屬員工」。

另外在真實場景的 AI 應用中，我們會遇到大量數據處理、信息抽取等復雜任務，它們需要長時間的運行和低成本的調用，百煉提供的能力打破了以往時間和成本的限制。

面向大模型推理、長視頻生成等耗時任務，阿里云百煉推出了異步調用 API，它打破了同步接口調用 5 分鐘的超時限制，可以延長到超過 24 小時，支持任務提交后輪詢或回調獲取結果，可以保障長周期任務穩定執行。

當智能體任務運行在阿里云上時，系統會自動對算力資源進行調度。結合實時、閑時資源請求動態調度能力，百煉的系統可以實現任務動態啟停，滿足不同的智能體推理需求。

據介紹，百煉的閑時調度能讓 AI 的推理成本降低 50% 以上。

智能體開發框架

高代碼 + 低代碼并行

應用層面之下，阿里云百煉提供方便的開發工具，可以更好地幫助人們構建智能體。

阿里云百煉構建了一套生產級智能體開發范式，針對真實的業務場景，在規劃決策、信息管理、工具調用以及數據、服務連接等關鍵環節，用智能體的先進能力，重構了整個業務流程。

在企業內部，AI 的落地往往面臨一個矛盾：懂業務的人不會開發，懂代碼的人不了解業務。百煉平臺提供的雙模式開發能力，首次實現了高代碼與低代碼的并行。

高低代碼智能體使用了統一的開發框架和運行時，它令專業的開發者可以利用基于高代碼框架靈活定制智能體邏輯，一鍵將代碼包提交至云端托管，享受全鏈路的日志、網關與可觀測能力；與此同時，業務人員可通過低代碼界面快速配置模型、提示詞、知識庫與工具，可視化地搭建智能體。

低代碼構建深度搜索 Agent。

高代碼結合 Agent Identity 控制阿里云資源、釘釘文檔。

同時發布中提到，兩種方式構建的智能體未來還將支持雙向導出與部署 —— 低代碼的開發成果可以轉換成高代碼。這種方式可以說是真正覆蓋了企業內不同角色的開發需求。

現在，百煉平臺的智能體應用能力已升級至 Agent 2.0 架構，從底層重塑了智能體的開發邏輯，完成了從「簡單對話」向「目標導向的自主執行」的升級。

升級后的「Agent 2.0」不僅具備強大的任務規劃能力，更引入了「規劃 - 執行 - 反思（Plan-Execute-React）」鏈路。

簡單來說，在 Agent 1.0 時代，調試智能體往就像是在「煉丹」，輸入一個 Prompt，模型吐出一個結果，開發者難以理解其內部的推理邏輯；到了 Agent 2.0 時代，通過引入完整的跟蹤鏈路，百煉把 AI 從意圖理解、任務規劃、工具調用、執行反饋再到自我優化的全流程實現了可視化。

為了構建 Agent 2.0，百煉平臺的技術底座 —— 通義實驗室的開源智能體框架 AgentScope 迎來了重大更新。

AgentScope 現在提供模型能力集成、多智能體編排、智能上下文管理和工具管理四大核心功能，不僅有開箱即用的智能體，也帶來了用于構建、優化、部署智能體的工具，可以真正地做到自發解決任務。

• 在模型能力上，AgentScope 目前已經覆蓋了主流大模型 API，支持了本地部署模型 API 服務，其全面支持包括文本、語音、視覺等多種模態的大模型。
• AgentScope 支持智能體自主進行工具管理，包括 StreamableHTTP、SSE 和 STDIO 類型的 MCP，以及 Anthropic Agent Skill 的動態工具加載、卸載，讓單智能體適用范圍更廣，能力更強。
• 在多智能體能力的構建上，AgentScope 采用動態圖的應用編排方式，提供 MsgHub、pipeline 等語法糖，可快速實現多智能體間的信息傳遞、分享。
• 在長上下文支持方面，AgentScope 支持短期記憶自動壓縮，內置 Mem0、ReMe 等長期記憶實現，支持智能體自主存儲、檢索向量數據庫和長期記憶。

針對不同行業方向，百煉還新增了通用型智能體平臺 Alias，可以構建數字化助手。在 AgentZoo 上，人們可找到有關金融、數據科學、語音、問答等領域的智能體應用。

模型與云服務

面向真實業務

在模型服務層面上，阿里云百煉進一步強化了企業級能力的可用性。升級后的模型廣場支持結構化元數據展示與多模型對比，以及模型在線體驗，能夠幫助用戶快速匹配業務需求。

在百煉的模型廣場上目前已有 130 余款模型，最近新增的包括 Qwen-Image-Max、GLM-4.7、Wan2.6 視頻生成系列、Qwen3-ASR-Flash 多語種識別等，人們還可以在其上對模型進行橫向對比。

在生產環境中，阿里云百煉提供全鏈路的可觀測體系，可以分別授權調用審計、推理日志，可以對模型實施全周期用量統計，多維度性能與用量指標都會被集成在業務系統中，方便統一運維管理。

基于阿里自家的通義全系列模型，阿里云百煉提供了原生的訓練微調能力，可以實現一站式的訓練與部署，幫助人們使用自己的業務數據構建定制化模型。百煉提供通義系列模型的全階段 Checkpoint、混合數據訓練與 GRPO/GSPO 強化學習算法支持，能夠實現評測驅動的訓練迭代。

值得一提的是，在通義模型和第三方模型的部署上，阿里云百煉新增了模型單元獨占部署選項（模型單元），為高并發、低延遲業務提供專屬算力，與此同時不需要專門管理底層資源，可以做到一鍵拉起部署。相比自建集群使用 vLLM、SGLang 等開源推理引擎，使用模型單元部署可以實現超過 1.3 倍的推理能力提升，以及 1.5 倍以上的并發能力提升。

在安全方面，百煉平臺提出的機密推理服務基于 CPU/GPU TEE 可信執行環境，提供目前最高安全等級的模型推理能力。

從模型能力到實際的生產力，百煉為企業圍繞自身業務構建智能化提供了底層支撐。

Agent 平臺企業版發布

最后，作為本次發布的「彩蛋」，阿里云百煉發布了 Agent 平臺企業版，支持智能體在專有云、本地化與 VPC 的開發與部署。人們可以基于高代碼或低代碼的開發方式使用不同模型、工具與數據快速構建符合自身業務需求的智能體，進而實現大模型業務流，并在落地的過程中進行全流程優化。

阿里云百煉的此次升級發布，一方面讓智能體的構建變得嚴謹可靠，能夠持續迭代，另一方面也讓新技術可以進入更多行業，開發門檻變得更低。

2026 年一開年，OpenAI 的聯合創始人、總裁 Greg Brockman 就對今年 AI 領域的主線劇情進行了預測，他認為這是一個「企業智能體與科研加速」年：

沒想到業界對于大佬預測的回應如此之快。

隨著阿里云百煉等更多 Agent 平臺的發布和能力升級，當 AI 不再只是寫文檔、生成代碼的工具，而是能夠自主調用工具、分析數據并輔助決策的稱職「數字化員工」時，真正的人機協同時代正在拉開帷幕。

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